[發明專利]圖像的處理方法、裝置、介質及電子設備

在審

• 申請號: 202011376860.7
• 申請日: 2020-11-30
• 公開（公告）號: CN112488311A
• 公開（公告）日: 2021-03-12
• 發明（設計）人: 高文杰;王銀瑞
• 申請（專利權）人: 泰康保險集團股份有限公司;泰康健康產業投資控股有限公司
• 主分類號: G06N3/08
• 分類號: G06N3/08;G06K9/46;G06K9/00;H04N5/232
• 代理公司: 隆天知識產權代理有限公司 72003
• 代理人: 章侃銥;鄭特強

1.一種圖像的處理方法，其特征在于，所述處理方法包括：

獲取對場景資料進行拍攝得到的第一資料圖像；

對所述第一資料圖像的像素進行處理，得到圖像像素值，所述圖像像素值包括不同顏色的顏色值；

獲取經過訓練的感知器模型，所述經過訓練的感知器模型的形式為連續函數，其中，所述感知器模型根據設定的閾值、所述不同顏色的顏色值及其對應的權重確定輸出結果；

根據所述感知器模型和所述圖像像素值得到優化后的第二資料圖像，其中，所述第二資料圖像包括處理后的核保資料圖像、理賠資料圖像和遠程醫療資料圖像中的至少一種；

對所述第二資料圖像進行圖像識別，得到場景資料數據。

2.根據權利要求1所述的處理方法，其特征在于，所述感知器模型為output為輸出結果，j＝3，x為所述不同顏色的顏色值，w為x對應的權重，threshold為閾值。

3.根據權利要求1所述的處理方法，其特征在于，在所述獲取經過訓練的感知器模型之前，所述處理方法還包括：通過試錯法進行所述感知器模型的模型訓練，得到滿足以下第一公式的第一權重和第一閾值：

其中，σ為所述輸出結果，j＝3，w為所述權重，t＝-threshold，threshold為所述閾值。

4.根據權利要求3所述的處理方法，其特征在于，所述根據所述感知器模型和所述圖像像素值得到優化后的第二資料圖像包括：

將所述第一權重和第一閾值代入入所述感知器模型，得到第一感知器公式；

將所述圖像像素值代入所述第一感知器公式，得到所述第二資料圖像的圖像像素值。

5.根據權利要求1所述的處理方法，其特征在于，在所述獲取經過訓練的感知器模型之前，所述處理方法還包括：通過試錯法進行所述感知器模型的模型訓練，得到滿足以下第二公式的第二權重和第二閾值：

σ(z)＝1/(1+e^(-z))，其中，σ(z)為所述輸出結果，z＝wx+t,x為所述不同顏色的顏色值，w為x對應的權重，t＝-threshold。

6.根據權利要求5所述的處理方法，其特征在于，所述根據所述感知器模型和所述圖像像素值得到優化后的第二資料圖像包括：

將所述第二權重和第二閾值代入入所述感知器模型，得到第二感知器公式；

將所述圖像像素值代入所述第二感知器公式，得到所述第二資料圖像的圖像像素值。

7.根據權利要求1所述的處理方法，其特征在于，所述場景資料包括保險場景資料和/或醫療場景資料，在所述獲取對場景資料進行拍攝得到的第一資料圖像之前，所述處理方法還包括：

對體檢資料或體檢設備的結果顯示部分進行現場拍照，得到所述第一資料圖像；

其中，所述第一資料圖像包括核保資料圖像、理賠資料圖像、遠程醫療資料圖像中的至少一種。

8.一種圖像的處理裝置，其特征在于，所述處理裝置包括：

圖像獲取單元，用于獲取對場景資料進行拍攝得到的第一資料圖像；

像素處理單元，用于對所述第一資料圖像的像素進行處理，得到圖像像素值，所述圖像像素值包括不同顏色的顏色值；

模型獲取單元，用于獲取經過訓練的感知器模型，所述經過訓練的感知器模型的形式為連續函數，其中，所述感知器模型根據設定的閾值、所述不同顏色的顏色值及其對應的權重確定輸出結果；

優化單元，用于根據所述感知器模型和所述圖像像素值得到優化后的第二資料圖像，其中，所述第二資料圖像包括處理后的核保資料圖像、理賠資料圖像和遠程醫療資料圖像中的至少一種；

識別單元，用于對所述第二資料圖像進行圖像識別，得到場景資料數據。

9.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述程序被處理器執行時實現如權利要求1至7中任一項所述的圖像的處理方法。

10.一種電子設備，其特征在于，包括：

一個或多個處理器；

存儲裝置，用于存儲一個或多個程序，當所述一個或多個程序被所述一個或多個處理器執行時，使得所述一個或多個處理器實現如權利要求1至7中任一項所述的圖像的處理方法。